Page 29 - Cap' Carnot

Superseg :

outils supervisés pour Quelles originalités /
la segmentation d’IRM avancées scientifiques
des muscles individuels ou technologiques ?
des membres inférieurs L’originalité de l’outil se situe dans une
approche supervisée (interactive) qui permet
de segmenter de manière précise, robuste et
rapide des images IRM de volontaires sains
Porteur du projet et de patients présentant des anomalies
musculaires (dystrophie, myopathies, diabète,
Carnot Star, SATT Sud-Est, CRMBM sarcopénie…). Il devient alors possible
de suivre l’évolution de biomarqueurs au sein
des différentes coupes IRM et en fonction
du temps. Il est également envisageable de
construire de larges bases de données d’images
Utilité et utilisateurs qui seront nécessaires à la validation d’outil
de segmentation par apprentissage profond.
Procédé et dispositif de traitement d’images
qui permet de segmenter de manières
transversale et longitudinale des bases
de données multimodales IRM (4D + t) et
d’extraire des bio-marqueurs dans le cadre
de pathologies neuro-musculaires. Cette
extraction se fait à l’échelle de chaque muscle
individuel et de chaque coupe IRM.

L’apport de l’Intelligence Artificielle

Le cœur de cet algorithme de segmentation repose sur un procédé
de fusion de multiples champs de déformations (transversaux
ascendants, descendants, et longitudinaux) estimés à partir d’un
ensemble de masques segmentés par un expert sur un nombre
minimal d’images anatomiques. Ce type d’intelligence artificielle
répond au problème difficile d’optimisation dans le domaine du
recalage non-linéaire limité par le temps de calcul et l’interaction
homme/machine.

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